PSIV-5 Definition of environmental variables and critical periods to evaluate heat tolerance in maternal-line pigs based on single-step genomic reaction norms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heat stress (HS) is a major welfare and economic issue in the swine industry. However, it is not a trivial task to appropriately quantify the environmental HS. Therefore, this study aimed to 1) define the critical periods and environmental descriptors (based on public weather station information) to evaluate heat tolerance (HT); and 2) estimate genetic parameters for HT in Large White pigs. The traits included in this study were: weaning weight (WW; kg), off-test weight (OTW; kg), total number of piglets born (TNB), number of piglets born alive (NBA), and number of piglets weaned (WN). The number of phenotypic records ranged from 6,059 (WN) to 172,984 (TNB), and genotypes were available for 8,686 animals. Seven climatic variables (maximum, minimum and average temperatures, average relative humidity, dew point, discomfort index and temperature-humidity index) based on public weather station records were compared based on three criteria [GxE estimate as measured by the slope term; theoretical accuracy of the genomic estimated breeding values (GEBV); deviation of GEBV per environmental value]. Relative humidity (for WN and WW) and maximum temperature (for OTW, TNB, and NBA) are the recommended environmental gradients for the studied traits. The acute HS (average of 30 days before measurement date) was the critical period recommended for OTW. For WN and WW, a period of 34 days prior to farrowing up to weaning is recommended. For TNB and NBA, the critical period of 20 days prior breeding to 30 days into gestation is recommended. In general, WN and WW were largely affected by the environment, while the remaining traits showed moderate correlations (OTW, TNB, and NBA). Heritabilities estimated for HT ranged from 0.08 (WW) to 0.25 (OTW). In summary, these results suggest that there is genotype-by-environment interaction for all traits analyzed, and genetic progress can be achieved through genetic selection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».